Мобильное приложение для гражданской науки улучшает картину биоразнообразия

Данные, собранные людьми, фиксирующими дикую природу на смартфоны, могут улучшить мониторинг биоразнообразия и помочь предотвратить его глобальную утрату.

Исследование, опубликованное как рецензируемый препринт в eLife, использует записи о биоразнообразии, сгенерированные гражданскими учеными, для улучшения оценок распространения видов. Редакторы журнала охарактеризовали работу как важное исследование, которое сочетает гражданскую науку и количественные методологии.

Традиционные знания о распространении видов основаны на экспертных полевых исследованиях, но сбор данных с достаточным пространственно-временным разрешением ограничен человеческими ресурсами. С появлением цифровых устройств и интернета люди стали делиться своими наблюдениями за природой, создавая краудсорсинговый источник данных.

В 2019 году в Японии было запущено мобильное приложение Biome для вовлечения сообществ в изучение биоразнообразия и экологическое образование. Приложение использует искусственный интеллект для помощи в определении видов и имеет игровые элементы. С момента запуска пользователи собрали 6 миллионов записей о встречаемости видов — это в четыре раза больше, чем количество записей, накопленных за тот же период в Японии в Global Biodiversity Information Facility (GBIF), традиционном источнике таких данных.

Точность данных:

• После фильтрации невалидных записей и исключения недиких особей точность определения видов в данных Biome составила >95% для амфибий, рептилий, птиц и млекопитающих.
• Для семенных растений точность составила 90%.

Моделирование распространения видов (SDMs):

Исследователи построили две статистические модели для оценки биоразнообразия на конкретных участках:

1. Используя только данные традиционных обследований.
2. Используя данные традиционных обследований плюс краудсорсинговые данные от Biome.

Результаты:

• Модели, использующие оба набора данных, были точнее, чем модели, основанные только на традиционных данных, при равном количестве записей о встречаемости видов.
• Модели с комбинированными данными достигали высокого уровня точности при меньшем общем объеме данных.

Ограничения и значение:

Исследование имеет ограничения: использовались только данные из Японии, и модели учитывали только присутствие видов, а не их отсутствие или численность. Однако быстрый сбор краудсорсинговых данных о биоразнообразии может внести значительный вклад в более эффективное моделирование биоразнообразия и распространения исчезающих видов.

Вывод: Вовлечение широкого круга заинтересованных сторон через гражданскую науку имеет решающее значение для эффективной оценки биоразнообразия, планирования управления природными ресурсами и раскрытия информации отраслями, связанными с природой. Такие инструменты могут способствовать формированию осознанного отношения к природе и созданию устойчивого общества.